Uma das técnicas de controle avançado que vem ganhando destaque no cenário econômico e ecológico, focando maior sustentabilidade e a otimização dos processos, é o controle preditivo, o qual já vem sendo aplicado em indústrias químicas e petroquímicas. Esta dissertação trata do desenvolvimento de um controle preditivo aplicado a uma planta piloto de neutralização de pH, presente no Laboratório de Controle de Processos Industriais da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. O desenvolvimento do projeto pode ser dividido em quatro etapas: implementação das malhas de controle regulatório, identificação dos sistemas, construção do controlador preditivo, aplicações e análises experimentais. Na primeira etapa foi necessário estudar o sistema em questão e implementar algumas malhas internas usando controladores PID. Na segunda etapa foi realizada a identificação do modelo da planta, ressaltando que pontos de operação e ajuste de parâmetros internos são determinantes para a modelagem. Já na terceira etapa desenvolveu-se um controlador preditivo, através de softwares auxiliares como o MATLAB e o IIT 800xA da ABB, que foram utilizados para o desenvolvimento e implementação do algoritmo de controle. Por fim, na última etapa, foi feita a análise e comparação dos resultados, quando se submete à planta a um controlador PID, quando aplicado um controlador preditivo em cascata com controladores PID e quando se utiliza apenas o controlador preditivo com ação direta nos atuadores. / The predictive control is an advanced control technique which has gained evidence in the economic and ecological context because the search for sustainability and process optimization. This control has already been applied by the chemical and petrochemical industries. The purpose of this project is to develop a predictive controller which will be applied in a pH neutralization plant located in the Industrial Processes Control Laboratory at Polytechnic School of the University of São Paulo. The development of this project can be divided into four stages: implementation of regulatory control loops, identification of the system, construction of the predictive controller, applications and experimental analysis. The first step is necessary in order to study the plant and to implement some internal loops using PID controllers. In the second step, the identification process of the plant model will be done. It is important to note that operating points and internal parameter settings are very important for modeling. In the third stage, using the model obtained from the identification process, a predictive controller is built from auxiliary software such as MATLAB and IIT 800xA (by ABB), which will be used for the development and implementation of the control algorithm. Finally, the last step consists in collecting and analyzing the results of the pH neutralization plant. At this stage the responses of each controller will be compared: PID controller, MPC controller in cascade mode with PID and MPC controller acting directly on actuators.

A validação de modelos lineares é uma etapa importante em um projeto de Identificação de Sistemas, pois a escolha correta do modelo para representar a maior parte da dinâmica do processo, dentro de um número finito de técnicas de identificação e em torno de um ponto de operação, permite o sucesso no desenvolvimento de controladores preditivos e de controladores robustos. Por tal razão, o objetivo principal desta Tese é o desenvolvimento de um método de validação de modelos lineares, tendo como ferramentas de avaliação os métodos estatísticos, avaliações dinâmicas e análise da robustez do modelo. O componente principal do sistema de validação de modelos lineares proposto é o desenvolvimento de um sistema fuzzy para análise dos resultados obtidos pelas ferramentas utilizadas na etapa de validação. O projeto de Identificação de Sistemas é baseado em dados reais de operação de uma Planta-Piloto de Neutralização de pH, localizada no Laboratório de Controle de Processos Industriais da Escola Politécnica da USP. Para verificar o resultado da validação, todos os modelos são testados em um controlador preditivo do tipo QDMC (Quadratic Dynamic Matrix Control) para seguir uma trajetória de referência. Os critérios utilizados para avaliar o desempenho do controlador QDMC, para cada modelo utilizado, foram a velocidade de resposta do controlador e o índice da mínima variabilidade da variável de processo. Os resultados mostram que a confiabilidade do sistema de validação projetado para malhas com baixa e alta não-linearidade em um processo real, foram de 85,71% e 50%, respectivamente, com relação aos índices de desempenho obtidos pelo controlador QDMC. / Linear model validation is the most important stage in System Identification Project because, the model correct selection to represent the most of process dynamic allows the success in the development of predictive and robust controllers, within identification technique finite number and around the operation point. For this reason, the development of linear model validation methods is the main objective in this Thesis, taking as a tools of assessing the statistical, dynamic and robustness methods. Fuzzy system is the main component of model linear validation system proposed to analyze the results obtained by the tools used in validation stage. System Identification project is performed through operation real data of a pH neutralization pilot plant, located at the Industrial Process Control Laboratory, IPCL, of the Escola Politécnica of the University of São Paulo, Brazil. In order to verify the validation results, all modes are used in QDMC type predictive controller, to follow a set point tracking. The criterions used to assess the QDMC controller performance were the speed response and the process variable minimum variance index, for each model used. The results show that the validation system reliability were 85.71% and 50% projected for low and high non-linearity in a real process, respectively, linking to the performance indexes obtained by the QDMC controller.

A validação de modelos lineares é uma etapa importante em um projeto de Identificação de Sistemas, pois a escolha correta do modelo para representar a maior parte da dinâmica do processo, dentro de um número finito de técnicas de identificação e em torno de um ponto de operação, permite o sucesso no desenvolvimento de controladores preditivos e de controladores robustos. Por tal razão, o objetivo principal desta Tese é o desenvolvimento de um método de validação de modelos lineares, tendo como ferramentas de avaliação os métodos estatísticos, avaliações dinâmicas e análise da robustez do modelo. O componente principal do sistema de validação de modelos lineares proposto é o desenvolvimento de um sistema fuzzy para análise dos resultados obtidos pelas ferramentas utilizadas na etapa de validação. O projeto de Identificação de Sistemas é baseado em dados reais de operação de uma Planta-Piloto de Neutralização de pH, localizada no Laboratório de Controle de Processos Industriais da Escola Politécnica da USP. Para verificar o resultado da validação, todos os modelos são testados em um controlador preditivo do tipo QDMC (Quadratic Dynamic Matrix Control) para seguir uma trajetória de referência. Os critérios utilizados para avaliar o desempenho do controlador QDMC, para cada modelo utilizado, foram a velocidade de resposta do controlador e o índice da mínima variabilidade da variável de processo. Os resultados mostram que a confiabilidade do sistema de validação projetado para malhas com baixa e alta não-linearidade em um processo real, foram de 85,71% e 50%, respectivamente, com relação aos índices de desempenho obtidos pelo controlador QDMC. / Linear model validation is the most important stage in System Identification Project because, the model correct selection to represent the most of process dynamic allows the success in the development of predictive and robust controllers, within identification technique finite number and around the operation point. For this reason, the development of linear model validation methods is the main objective in this Thesis, taking as a tools of assessing the statistical, dynamic and robustness methods. Fuzzy system is the main component of model linear validation system proposed to analyze the results obtained by the tools used in validation stage. System Identification project is performed through operation real data of a pH neutralization pilot plant, located at the Industrial Process Control Laboratory, IPCL, of the Escola Politécnica of the University of São Paulo, Brazil. In order to verify the validation results, all modes are used in QDMC type predictive controller, to follow a set point tracking. The criterions used to assess the QDMC controller performance were the speed response and the process variable minimum variance index, for each model used. The results show that the validation system reliability were 85.71% and 50% projected for low and high non-linearity in a real process, respectively, linking to the performance indexes obtained by the QDMC controller.

Uma das técnicas de controle avançado que vem ganhando destaque no cenário econômico e ecológico, focando maior sustentabilidade e a otimização dos processos, é o controle preditivo, o qual já vem sendo aplicado em indústrias químicas e petroquímicas. Esta dissertação trata do desenvolvimento de um controle preditivo aplicado a uma planta piloto de neutralização de pH, presente no Laboratório de Controle de Processos Industriais da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. O desenvolvimento do projeto pode ser dividido em quatro etapas: implementação das malhas de controle regulatório, identificação dos sistemas, construção do controlador preditivo, aplicações e análises experimentais. Na primeira etapa foi necessário estudar o sistema em questão e implementar algumas malhas internas usando controladores PID. Na segunda etapa foi realizada a identificação do modelo da planta, ressaltando que pontos de operação e ajuste de parâmetros internos são determinantes para a modelagem. Já na terceira etapa desenvolveu-se um controlador preditivo, através de softwares auxiliares como o MATLAB e o IIT 800xA da ABB, que foram utilizados para o desenvolvimento e implementação do algoritmo de controle. Por fim, na última etapa, foi feita a análise e comparação dos resultados, quando se submete à planta a um controlador PID, quando aplicado um controlador preditivo em cascata com controladores PID e quando se utiliza apenas o controlador preditivo com ação direta nos atuadores. / The predictive control is an advanced control technique which has gained evidence in the economic and ecological context because the search for sustainability and process optimization. This control has already been applied by the chemical and petrochemical industries. The purpose of this project is to develop a predictive controller which will be applied in a pH neutralization plant located in the Industrial Processes Control Laboratory at Polytechnic School of the University of São Paulo. The development of this project can be divided into four stages: implementation of regulatory control loops, identification of the system, construction of the predictive controller, applications and experimental analysis. The first step is necessary in order to study the plant and to implement some internal loops using PID controllers. In the second step, the identification process of the plant model will be done. It is important to note that operating points and internal parameter settings are very important for modeling. In the third stage, using the model obtained from the identification process, a predictive controller is built from auxiliary software such as MATLAB and IIT 800xA (by ABB), which will be used for the development and implementation of the control algorithm. Finally, the last step consists in collecting and analyzing the results of the pH neutralization plant. At this stage the responses of each controller will be compared: PID controller, MPC controller in cascade mode with PID and MPC controller acting directly on actuators.

A local integrated pulp and paper Kraft mill had come under pressure from the local communities and mill personnel to reduce the odours that were perceived to be generated at the Farm Dams and irrigation farm situated adjacent to the mill. The typical odours associated with Kraft mills are due to the generation of four reduced sulphur compounds such as hydrogen sulphide (H2S), methyl-mercaptan (CH3SH), dimethyl-sulphide (CH3)2S and dimethyl-disulphide (CH3)2S2. These compounds are collectively referred to as Total Reduced Sulphur (TRS) components which are generated as a direct result of the Kraft pulping and chemical recovery process. These components can either be in the gaseous or aqueous phase depending on the characteristics of the effluent. Gaseous and aqueous TRS profiling of the mill indicated that hydrogen sulphide (H2S) was the main odour component generated and emitted from the Clarifiers and the Treated Effluent Transfer Sump (TETS) at the effluent treatment plant. The hydrogen sulphide (H2S) emission levels were affected by process upsets, sludge removal frequencies, chemical composition of the effluent, Sulphate Reducing Bacteria (SRB) activity, pH and temperature fluctuations. Treatment options such as pH control using slaked lime, dosing of biocides, addition of biomodifiers and/or a sulphate reduction inhibitor were investigated. The use of slaked lime, Ca(OH) 2, for pH control was not practical due to continuous pH fluctuations, increasing the pH would increase the scaling tendencies of the effluent and would also affect the soil cation-anion exchange properties of the irrigated farm land. The use of non-oxidising biocides was effective in reducing SRB activity between 99.2% and 99.8% at dosages between 4 mg/l and 25 mg/l. However, the use of biocides was not considered as a long term treatment option due to the various disadvantages such as the stability of the biocides at fluctuating pH and temperatures, half-life, environmental accumulation, toxicity and costs. The aqueous H2S level was reduced by 79% using different combinations of biomodifiers (nitrates, nitrites, molybdenum). Increasing the dosages of the biomodifiers (> 500mg/l) would be required to increase the reduction of H2S levels by more than 79%. The increased dosages would significantly increase the cost of the treatment programme. The accumulation of nitrates, nitrites and molybdenum could affect the soil texture, cation-anion exchange capacity, permeability, Sodium Absorption Ratio (SAR) and nutrient availability. A more environmentally friendly and cost effective treatment was found using sodium nitrate (biomodifier) together with AQ (sulphate reduction inhibitor). The continuous dosing of 50 mg/l sodium nitrate together with 4 mg/l AQ would be effective in reducing the average aqueous H2S levels (40 mg/l) by at least 92%. This treatment would also be compatible with aeration or oxidation procedures to further increase the removal of H2S to achieve an aqueous H2S level of <1 mg/l. Aeration or oxidation would also increase the dissolved oxygen and COD levels, increase the inhibition of SRB activity and oxidise any reduced sulphur. The dosing of sodium nitrate and AQ to control the generation of H2S is not patented in South Africa. It can, therefore, be used to treat the Kraft mill effluent without violating any intellectual property rights in South Africa. / Dissertation (MSc(Applied Science))--University of Pretoria, 2008. / Chemical Engineering / unrestricted

The objective of this project is to produce a prototype hydroponic farming solution with improved robustness from external fault factors. This means that the plants will not be grown in soil, but instead in water with a majority of its parameters being monitored and regulated. This with the aim of producing a more efficient and automatic system than traditional farming principles. Using less water and other harmful pesticides. The particular type of hydroponic system will be a NFT system (Nutrient Film Technique) which traditionally operates with a pump constantly feeding water to the plants. The main objective then is to find a way to reduce the reliance on this pump and make the system more robust. The result was a prototype hydroponic system that successfully could monitor and maintain predetermined growth parameters. It was also operate with a constant water flow without the need for constant pump usage. / Målet med detta projekt är att framställa en prototyp av ett hydroponiskt odlingssystem med förbättrad robusthet mot externa faktorer. Det innebär att växterna inte planteras i jord utan i vatten, där en majoritet av relevanta parametrar kan övervakas och kontrolleras. Detta med syftet att skapa ett mer effektivt och automatiserat system, jämfört mot traditionella jorbruksmetoder. Där mindre vatten används och helt utan bekämpningsmedel under växt processen. Det specifika hydroponiska odlingssystemet som kommer användas är ett NFT system (eng. Nutrient Film Technique) vilket traditionellt fungerar genom att konstant låta en pump bevattna växterna. Det primära målet är därför att minska beroendet på pumpen och göra systemet mer robust. Resultatet blev en prototyp av ett hydroponiskt system som kan mäta och styra faktorer som identifierats som viktiga för plantornas växtprocess. Systemet lyckades även med att hålla ett stabilt vattenflöde, utan användandet av en pump.

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